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2026-03-21 10:30:00
○ver 300万年人類は石器からデジタル時代に進歩しました。私たちは文明を築き、そして破壊してきました。今日、私たちは手のひらの上で世界中の人々とビデオ会話をしたり、宇宙空間で人間とチャットしたりすることができます。私たちの携帯電話には、アレクサンドリアの大図書館にある情報よりも何倍も多くの情報が保存されています。その同じデバイスは、アポロを月に着陸させたコンピューターよりも数千万倍高速です。 SF 作家アーサー C. クラークが予言したように、私たちのテクノロジーは過去の世代にとっては魔法のように見えるでしょう。
しかし、それらのマシンが私たち自身のゲームで私たちに勝つことを学習したらどうなるでしょうか?人類の歴史上初めて、応用知性、あるいはおそらく一般知性において、私たちに匹敵する、あるいはそれを上回る競争相手が人類に現れたときは、いつでしょうか?
30 年前の 1996 年 2 月 10 日、コンピューターがその方向に一歩を踏み出しました。その日は、ロシアのグランドマスター、ガルリ・カスパロフとIBMのディープ・ブルーとの間のチェスの試合が行われた。カスパロフは歴史上の偉人の一人であり、ディープ・ブルーの前身であるディープ・ソートを破っていた。 1996年、グランドマスターはディープ・ブルーとの試合にも勝利しましたが、僅差であり、ディープ・ブルーが初戦に勝利し、多くの人を驚かせました。 1 年後の再戦では、ディープ ブルーは 2 倍強力になり、1 秒あたり 2 億以上のチェス位置を計算できました。再戦ではカスパロフは6試合中1試合しか勝てなかった。
コンピューターに勝った最後のグランドマスターは、2005 年のルスラン・ポノマリオフです。現在、人間はチェスで機械と競争することはできなくなり、コンピューター同士がチャンピオンシップを目指して対戦します。 2016 年、Google の AlphaZero は 4 時間でチェスをプレイできるようになりました。その後、人間の観点からすると斬新で、しばしば型破りな動きをし、女王を犠牲にすることさえして、その日の最高評価のプログラム (ストックフィッシュ 8) を即座に支配しました。グランドマスターのピーター・ハイネ・ニールセンは、「もし優れた種が地球に降り立ち、彼らがどのようにチェスをするかを私たちに見せてくれたらどうなるだろうかと常々考えていたが、今なら分かる」と述べた。
この世界は現在、新しい種類の機械が歴史的に人類の独占的領域であったタスクの多くを支配する未来に備えています。私たちはこの新興技術を「オートマタ」と名付け、人工知能と高度なロボット工学を統合して、自律的に考え、学習し、行動できる機械を作成するものと定義します。
これは、オートマタの台頭に対して私たちがどのように対応するかという重要な質問につながります。私たちが発明したゲームが、私たちよりも異質で優れた知性によってプレイされている場合、私たちはどのように適応するのでしょうか?自律的に思考し学習できる、新しくより高度なインテリジェント テクノロジーを活用することは、私たちにとって何を意味するのでしょうか?多くの領域で人間の知性を上回り、最終的には優れた一般知性を備えたマシンとどのように連携すればよいのでしょうか?私たちに何が起こるでしょうか？
私たちの見解では、私たちがチャットボットを超えて進むにつれて、Automata は私たちの生活水準を前例のない向上に導くでしょう。この点については経済史が明らかです。新しいテクノロジーは短期的には雇用にマイナスの影響を与える傾向がありますが、長期的には新たな雇用が創出され、雇用が増加し、生産性が向上して私たちの生活が全体的に向上します。
しかし、私たちは、より良い生活への移行が簡単であるとは考えていません。実際、私たちはそれが困難になることを予想しており、すべての人にとって「より良い」ことが起こるという保証はありません。それにもかかわらず、私たちは AI と高度なロボット工学を統合することで、私たちの生活と働き方に革命をもたらすと確信しています。これからやってくるテクノロジー変化の波は津波です。移行はすでに始まっているため、企業と政府は迅速かつ勇気を持って行動する必要があります。従来のキャリアパスは消滅する可能性があります。変化のペースが加速し続ける中、私たちは適応すること、そして再び適応することを学ばなければなりません。
○最も象徴的なものの一つです 映画のシーンは 1984 年の映画から来ています ターミネーター、アーノルド・シュワルツェネッガーが革と濃いサングラスをかけて警察署に入り、サラ・コナーに会いたいと尋ねたとき。待たなければならないと言われると、彼は濃いオーストリア訛りで「また来ます」と言いました。
40年後、 ターミネーター 汎用人工知能 (AGI) の危険性について語るとき、人々の意識の中で広く認識され続けています。シュワルツェネッガーのキャラクターは、（将来）知的な機械に対する抵抗運動で人間を率いることになる男の母親を殺害するために過去に送り込まれた恐ろしい自律型殺人機械でした。このシーンと映画を象徴的なものにしたのはプロットではありません。このターミネーターで特に印象的だったのは、それがシュワルツェネッガーの体内に到着したことであり、そのため彼が無敵の暗殺者であると容易に信じられるようになりました。
物理的な形態がなければ、超知能機械であっても達成できることは限られてしまいます。実際、身体的認知と身体的 AI の成長分野では、AGI を開発するには人工脳に身体が必要であると主張しています。物理的な形がなければ、AI はその環境を真に体験することができず、学習して世界を理解する能力が大幅に制限されます。これが本当であれば、幸運なことに、AI の進歩はロボット工学の進歩と並行して行われており、間もなく AI プログラムが物理世界で動作できるようになるでしょう。
オートマトン (自律的に考え、学習し、行動する機械) は、ディープ ブルー (そうするように特別にプログラムされていれば、チェスで人間に勝つことができるスーパーコンピューター) とアルファゼロ (人間の能力をはるかに超えたレベルでチェスやその他のゲームをプレイできるように学習したプログラム) の違いです。この違いにより、この分野は、最小限の監視のみで手術を計画および実行するスマート組織自律ロボット (STAR) のような機械へと移行しています。
汎用インテリジェント マシンの開発は、オートマタがさまざまなタスクを自律的に実行できるようにするイノベーションを追求する多くの新興企業 (Figure や Prosper など) を引き起こしました。 Agility、Boston Dynamics、Sanctuary AI、Apple、Tesla もそのようなマシンの構築に積極的に取り組んでいます。このアプローチは、特定の仕事（カナダアームや火星探査車など）に限定されているために非常に有能である、高度に専門化されたロボットの長い歴史から離れ、より大規模でより多様な動作セットが可能なオートマタへと移行します。
Nvidia は、複雑な環境で人間と会話し、人間の動きをエミュレートするロボットの能力を強化するように設計された AI プラットフォームであるプロジェクト GR00T を立ち上げました。 GR00T は、若い人間や他の動物がスキルを習得するために使用するモデリング プロセスと同様の方法でタスクを学習できます。 Nvidia の取り組み以外にも、Tesla、Toyota、Google、Runway などが、次世代の Automata を強化するための汎用機能の開発に積極的に取り組んでいます。
オートマタの台頭は、デジタル革命よりもはるかに多くのさまざまな業界に混乱をもたらし、多くの種類の仕事を排除するでしょう。同時に、まだ存在していない役割の労働者の需要も創出されます。エンジニア、会計士、弁護士、歯科医、医師、教授など、さまざまな職に就くことができ、比較的安定したキャリアが期待できる世界で育った多くの人々にとって、その移行は非常に難しいものとなるだろう。
今後、トレーニングや経験を通じて蓄積した人的資本は、ますます急速に古くなっていくでしょう。同時に、新しいタイプの仕事がこれまでよりも早く出現する（そしておそらく消滅する）でしょう。この新しい仕事の世界で成功するには、人々が高い順応性、創造性、応用可能なスキルの蓄積に重点を置き、絶え間ない変化に慣れ、人々と協力するのが得意で、スマートマシンと協力する意欲が求められます。
現在の傾向を 10 年か 15 年後に推定すると、オートマタが多くの領域で人間を追い越し始めることは避けられないと思われます。インテリジェントなマシンは、より安価で、より高速で、より正確になります。あるいは、間もなくそうなるでしょう。これらの機械がサービスに利用可能になると、睡眠、食事、社交、余暇活動などの人間のニーズを必要とせず、ほぼ継続的に稼働し、修理やアップグレードのための短い休憩だけで済みます。
人類がAGIを生み出す日は来るのでしょうか?おそらく。それは私たちが生きている間に起こるでしょうか？おそらくそうではありません。私たちが自信を持って予測できるのは、プライバシーや人間の自律性から誤った情報や社会の不安定化に至るまで、AI に関してはもっと差し迫った問題に対処しなければならないということです。それらの問題はすでに存在しています。
あ私たちはそうではありませんが 一部の人が予測している雇用の黙示録を予想していますが、現実には雇用の喪失が起こるでしょう。その影響はすべての種類の役割で同じというわけではなく、将来の多くの仕事では人間とオートマタのパートナーシップが必要になります。人間は、AI が優れている、または優れているタスクで AI を上回ろうとするのではなく、より高いレベルの戦略的意思決定、組織内外の人間関係の構築、オートマタがもたらす変化への迅速な適応を促進する継続的な学習に集中する必要があります。
それを成功させるためには、組織や政府は生涯学習とスキルの多様化を奨励する必要があります。スマートマシンと競合するのではなく、補完することに重点を置く必要があります。長期にわたる失業を緩和し、キャリア半ばの再訓練に伴う経済的負担を軽減し、職種間の移行を容易にするための措置を講じる必要がある。これには、たとえば、職種間での給付金や年金の移行を容易にすることが含まれる可能性がある。この移行には、新しいタイプの仕事に移る際に一時的に職を失った労働者に対する社会的保護の強化も必要になる可能性が高い。理想的には、この新しいテクノロジーの経済的利益の一部は、Automata によって余剰となった人々のサポートに充てられることになります。
AI が進化し続けるにつれて、AI は人間の仕事の設計におけるパートナーとなる可能性があります。最終的には、私たちは政府機関に独自の道を選択してもらいたいと考えています。私たちは自分が何者であるか、あるいはどうありたいかをスマートマシンに委託すべきではありません。私たちの課題は、私たちが機械に要求し許可することと、人間のために保護し保持することを選択することとの間の適切なバランスを見つけることです。
オートマトンは収入と富の分配に影響を与える可能性がある。最悪の場合、オートマタから得たほぼすべての利益は、前例のない富を蓄積する少数の人口に流れ込みます。その極端な不平等は間違いなく深刻な社会不安を引き起こすでしょう。このリスクは、オートマタの台頭が市場原理に支配され、監視や規制が最小限に抑えられている社会で最も大きくなる可能性があります。このような状態を回避する責任は、ガードレールを設置し、新しい経済への広範な参加を促進するインフラを構築するために税金を使用する立法権限を持つ各国政府と経済組合に課されることになる。
人間の仕事を意図的に設計し、極端な不平等を回避するには、政府は政治的および資源配分について厳しい決定を下す必要があります。確かに、有権者の当面の要求に焦点を当てた政府が、必要な満足の遅れを行使できないのではないかと私たちは懸念しています。しかし、戦争時、アメリカのムーンショット、国家非常事態、核兵器禁止条約、そして多国間貿易協定や経済同盟の創設など、これまでにもそれが行われたことがある。極端な不平等を回避することで、人類はより安定した安全な世界におけるインテリジェントマシンの台頭から広く恩恵を受けることができるようになります。
これは、将来の計画を立てるには、戦略を設定し、進捗状況を測定し、振り出しに戻って戦略とそれをどのように推進するかを再検討するという継続的なサイクルが必要であることを意味し、重要な決定の中心は人間であり続けます。
許可を得て、以下から翻案および抜粋 オートマトン: 高度なロボティクスと統合された AI の力 イブラヒム・J・ゲデオンとカイル・B・マレー著、トロント大学出版局、2026年出版。
ポスト チャットボットが肉体を手に入れたらどうなるのか? 最初に登場したのは セイウチ。
#チャットボットが肉体を手に入れると何が起こるのか